Limits of nonlinear and dispersive fiber propagation for photonic extreme learning

要約

光ファイバー伝播に基づいた極端な学習マシンの一般化された非線形Schr \ ‘Odinger方程式シミュレーションモデルを報告します。
手書きの数字分類をベンチマークとして使用して、精度が伝播ダイナミクス、およびスペクトルエンコード、読み取り、ノイズを管理するパラメーターにどのように依存するかを調べます。
91％を超えるテスト精度は、それぞれ異常および正常分散領域の伝播について見られます。
シミュレーション結果は、入力パルスの量子ノイズがELMパフォーマンスに固有のペナルティをもたらすことも示唆しています。

要約(オリジナル)

We report a generalized nonlinear Schr\’odinger equation simulation model of an extreme learning machine based on optical fiber propagation. Using handwritten digit classification as a benchmark, we study how accuracy depends on propagation dynamics, as well as parameters governing spectral encoding, readout, and noise. Test accuracies of over 91% and 93% are found for propagation in the anomalous and normal dispersion regimes respectively. Our simulation results also suggest that quantum noise on the input pulses introduces an intrinsic penalty to ELM performance.

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